29 Nov

Blog carrière : Bilal Messaoudi – Doctorant en Recherche Opérationnelle chez Antsway

Bilal Messaoudi, Doctorant Recherche Opérationnelle01 Quel est ton rôle au sein de la start-up Antsway ?

Au sein du pôle R&D, je propose des solutions pour répondre aux besoins spécifiques exprimés par les clients d’une part, et j’améliore les algorithmes existants sur le moteur d’optimisation actuel du logiciel d’autre part, notamment en exploitant les résultats issus de mes travaux de recherche opérationnelle ayant prouvé leur performance.

 

02 Peux-tu nous parler de ton parcours universitaire en recherche opérationnelle ? 

J’ai commencé mon parcours au sein de l’école supérieure d’informatique à Alger en 2010 où j’ai réalisé de nombreux projets intéressants, comme la participation à un projet d’équipe pour développer le jeu du Taquin avec GTK+ en langage C en 2ème année. Puis j’ai implémenter un tableur sous Java avec un analyseur lexical et syntaxique pour les fonctions et formules en 4ème année. Et c’est durant mon projet de fin d’études en 5ème année que j’ai commencé à m’intéresser au domaine de la recherche opérationnelle, où j’ai développé plusieurs métaheuristiques pour résoudre un problème d’ordonnancement en tirant profit de la parallélisation sur des processeurs graphiques (GPU) en C++/CUDA.

Après avoir eu mon diplôme d’ingénieur d’état spécialité Systèmes Informatiques en 2015, j’ai poursuivi mes études à l’Université Paris-Dauphine pour obtenir un Master 2, cohabilité avec Mines ParisTech, en Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision. Mon stage de M2 a été effectué à IBM France Lab de Gentilly dans la région parisienne, durant lequel j’ai travaillé avec l’équipe de développement de CP Optimizer, solveur de programmation par contraintes intégré avec CPLEX, dans le cadre de l’amélioration continue du logiciel en enrichissant sa base de modèles d’ordonnancement afin de bien évaluer les performances et d’identifier les limites du solveur. Ce stage s’est concrétisé par la présentation de l’un des travaux réalisés dans une conférence internationale.

 

03 Pourquoi as-tu choisi de rejoindre Antsway ? 

Passionné par la recherche scientifique, mon objectif principal était de décrocher un doctorat qui me permettrait notamment d’occuper des postes Recherche & Développement (R&D) en recherche opérationnelle dans différents secteurs d’activité. Deux possibilités s’offrirent à moi, une thèse académique avec un sujet intéressant dans le domaine de la logistique, et une thèse en CIFRE chez Antsway.

Le choix s’est porté sur la deuxième option car cette thèse m’apporterait déjà une double expérience dans les milieux académique et professionnel, mais surtout car cette thèse me permettrait de garder un lien fort entre les problématiques du monde réel et les travaux de recherche en traitant des cas pratiques qui présentent de nouveaux défis pour la recherche scientifique. Faire partie d’une startup en pleine évolution dans un domaine aussi essentiel que le transport était également l’une des raisons qui m’a poussé à venir chez Antsway, m’offrant ainsi des opportunités d’évolution, une capacité d’autonomie et des montées en compétences. En outre, Antsway porte un projet ambitieux, celui de réduire l’impact sur l’environnement, en diminuant les émissions de CO2 à travers l’optimisation de tournées et en prenant en charge les véhicules propres.

 

04 Peux-tu nous dire quelques mots sur ton arrivée au sein de l’équipe ? 

Dès mon arrivée en janvier 2017, j’ai été sollicité par l’équipe de développement pour prendre connaissance des fonctionnalités du logiciel Antsroute et voir de plus près son architecture. Nous avons ensuite revu l’ensemble des algorithmes qui composaient le moteur d’optimisation avec l’équipe R&D. J’ai commencé par explorer de nouvelles méthodes pour le problème de recharge de véhicules électriques afin d’améliorer l’algorithme existant, avant d’entamer mon premier projet traitant une nouvelle problématique d’un client industriel.

Le travail s’est fait en coordination avec l’équipe R&D, et les premiers résultats ont été présentés lors d’une conférence scientifique. Ainsi, j’ai pu acquérir une expérience enrichissante sur ce processus d’aide à la décision, processus itératif et qui dure souvent dans le temps, qui consiste à analyser le problème du client et l’aider à exprimer ses besoins, le formuler mathématiquement, trouver l’approche la mieux adaptée pour le résoudre puis revenir vers le client pour une discussion sur les résultats obtenus.

 

05 Qu’est-ce que tu apprécies le plus dans ton travail ?

Les problématiques contenant de nouvelles contraintes que l’on reçoit de la part des clients représentent la plus grande motivation pour moi dans mon travail chez Antsway. En effet, chaque nouvelle problématique est synonyme de challenge pour moi pour lequel je me dévoue à le relever. L’environnement et l’ambiance décontractés dans l’équipe me permettent ainsi de parvenir aux objectifs fixés, dont celui de satisfaire les clients traduit par leurs retours positifs qui m’apporte une grande satisfaction. De plus, le fait de m’entretenir directement avec les clients lors de réunions techniques ou d’échanges téléphoniques m’apportent une valeur ajoutée en améliorant ma connaissance du terrain dans un domaine plutôt orienté vers l’industrie.

 

06 Peux-tu nous parler de ta thèse et de tes projets chez Antsway ?

Le sujet de ma thèse porte sur des problématiques d’actualité que ce soit d’un point de vue académique ou industriel, et concerne le développement d’outils d’optimisation et d’aide à la décision pour les problèmes de tournées de véhicules avec des flottes hétérogènes (thermiques et électriques). Cela s’étend jusqu’à la gestion de l’écosystème des véhicules électriques, comme la planification de la recharge, et couvre notamment les méthodes d’analyse de données comme le clustering (sectorisation).

Durant ces deux années chez Antsway j’ai travaillé sur de nombreux projets avec l’équipe R&D, portant sur des problématiques de complexité variée, dont 5 des plus importantes sont en cours d’extension avec une étude plus approfondie dans le cadre de ma thèse. Ces travaux couvrent l’optimisation de la recharge de véhicules électriques, la proposition d’un algorithme de clustering, la gestion des compartiments, l’optimisation de tournées de véhicules périodiques avec des fréquences multiples pour le même client et la gestion de tournées multi-dépôts avec des contraintes spéciales sur l’heure de disponibilité de produits et de capacité dans les dépôts.

 

Pour en savoir davantage sur le parcours de Bilal ♦

 

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